Matlab findpeaks 算法到 Python

Question

我正在尝试将 Matlab 提供的 findpeaks 方法应用于 Python 项目以达到相同的结果。在互联网上，我检索了许多算法来在 python 中找到峰值，但我发现的最佳来源是以下一个 -> https://github.com/MonsieurV/py-findpeaks 但是，这并没有解决我的问题。在 Matlab 中，我有这行代码：

[pks, locs] = findpeaks(a, 'MINPEAKDISTANCE', 72)

因此，我最初尝试使用 peakutils.indexes 提供的方法，方法如下：

locs= peakutils.indexes(y=a, thres=0, min_dist=72)

for val in locs:

    pks.append(a[val])

我不太确定 'thres=0' 但在 matlab 中，阈值的默认值是 0，即使它看起来与 peakutils.indexes 的方式不同。

问题是，在 Matlab 情况下，我得到了 6635 个峰值，而在 peakutils.indexes 中，我得到了 6630 个峰值（我正在处理来自 PhysioNet 提供的 MIT-BIH ARRHYTHMIA DATABASE 的信号 108）。此外，其中一些不相等，即在 Matlab 中可能有一个峰值位于 155，而在 Python 中它位于 158，这即使是很小的差异，也会导致我的算法出现问题。我实际上正在研究这个版本的用于心电图信号分析的 pan 和 tompkins 算法-> https://it.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/45840-complete-pan-tompkins-implementation-ecg-qrs-detector

Answer 1

只需在没有 for 循环的情况下传递您的数据。它应该找到所有的选择。以下应该工作：peaks = peakutils.indexes(data, thres=10/max(data), min_dist=20)其中 data 是float64. 也许尝试玩门槛。您还应该确保min_dist小于峰值距离。祝你好运。